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88 changes: 88 additions & 0 deletions combination-sum/Zero-1016.ts

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Backtracking, Dynamic Programming, Greedy, Divide and Conquer, Hash Map / Hash Set
  • 설명: 두 함수 모두 후보를 탐색하고 조건에 맞는 경로를 재귀적으로 구성하는 백트래킹 패턴을 사용합니다. 최적화 버전은 시작 인덱스 고정으로 중복 방문을 피하는 기법과 가지치기를 통해 탐색 공간을 축소합니다. 다만 실제로는 백트래킹이 중심이며, 결과 처리에서 중복 제거에 Set을 사용하는 점이 보조적으로 나타납니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: combinationSum1 — Time: O(2^n) / Space: O(D)
복잡도
Time O(2^n)
Space O(D)

피드백: 중복 순열 탐색으로 인해 불필요한 탐색이 많아 지수적 시간 복잡도가 증가합니다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: start 인덱스를 도입해 중복 순열을 제거하고, 후보를 정렬한 뒤 가지치기를 적용하면 시간 복잡도를 크게 줄일 수 있습니다.

풀이 2: combinationSum2 — Time: ❌ O(nᴰ × D) → O(2^n) / Space: ❌ O(D + 정답 개수 × D) → O(D)
유저 분석 실제 분석 결과
Time O(nᴰ × D) O(2^n)
Space O(D + 정답 개수 × D) O(D)

피드백: 정렬과 시작 인덱스 도입으로 중복 탐색을 막고, 남는 값을 빠르게 단절하는 가지치기 방식이 효과적입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,88 @@
/**
* Combination Sum1 (같은 숫자 재사용 가능) — 비효율 버전
*
* 표기:
* n = candidates 길이
* T = target
* M = candidates 중 최솟값
* D = T / M (재귀 트리의 최대 깊이)
* 시간 복잡도: O(nᴰ × D)
* - start 인덱스가 없어 매번 0부터 탐색 → [2,2,3], [2,3,2], [3,2,2] 같은
* 순열을 전부 방문 (조합 하나당 최대 D! 개)
* - 정답 발견 시 경로 복사 O(D), 후처리(sort + join + Set) 비용은 탐색량에 묻힘
*
* 공간 복잡도: O(D! × 정답 개수 × D)
* - 중복 조합이 제거 전까지 combinations에 전부 쌓임 → OOM 위험
* - 재귀 스택: O(D)
*/
function combinationSum1(candidates: number[], target: number): number[][] {
const combinations: number[][] = [];

const backtrack = (currentPath: number[], currentSum: number) => {
const pathCopy = [...currentPath];
const remainingTarget = target - currentSum;

if (remainingTarget === 0) {
combinations.push(pathCopy);
}

for (let i = 0; i < candidates.length; i++) {
const candidate = candidates[i];

if (remainingTarget - candidate >= 0) {
pathCopy.push(candidate);
backtrack(pathCopy, currentSum + candidate);
pathCopy.pop();
}
}
};

backtrack([], 0);

// 중복 조합 제거 후 반환
return [...new Set(combinations.map((path) => path.sort().join(",")))].map(
(str) => str.split(",").map(Number),
);
}

/**
* Combination Sum2 (같은 숫자 재사용 가능) — 최적화 버전
*
* 표기:
* n = candidates 길이
* T = target
* M = candidates 중 최솟값
* D = T / M (재귀 트리의 최대 깊이)
*
* 시간 복잡도: O(nᴰ × D)
* - Big-O 상한은 1번과 같지만 실제 탐색량은 훨씬 작음:
* 1) start 인덱스 → 순열 중복 탐색 원천 차단 (조합당 정확히 1회 방문)
* 2) 정렬 + break → 무효한 가지를 통째로 절단
* - 정렬 비용 O(n log n)은 지수 항에 묻힘
*
* 공간 복잡도: O(D + 정답 개수 × D)
* - 재귀 스택 + 공유 path: O(D)
* - 출력 배열: 정답 개수 × 평균 길이 (출력 자체라 최소 비용)
*/
function combinationSum2(candidates: number[], target: number): number[][] {
const combinations: number[][] = [];
candidates.sort((a, b) => a - b);

const backtrack = (start: number, path: number[], remaining: number) => {
if (remaining === 0) {
combinations.push([...path]);
return;
}

for (let i = start; i < candidates.length; i++) {
if (candidates[i] > remaining) break;

path.push(candidates[i]);
backtrack(i, path, remaining - candidates[i]);
path.pop();
}
};

backtrack(0, [], target);
return combinations;
}
25 changes: 25 additions & 0 deletions decode-ways/Zero-1016.ts

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Dynamic Programming, Two Pointers
  • 설명: 해당 코드는 입력 문자열을 한 자리/두 자리로 나눠 해석하는 방법으로, dp[i]를 이용해 가능한 해를 누적합산한다. 변수 prev2, prev1로 최적화된 공간 복잡도 O(1) DP 패턴이며, 부분 문제를 합쳐 전체 해를 구하는 특징이 있다.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,25 @@
/**
* 시간 복잡도 O(n)
* 공간 복잡도 O(1)
*/
function numDecodings(s: string): number {
const n = s.length;
if (n === 0 || s[0] === "0") return 0;

// prev2 = dp[i-2], prev1 = dp[i-1]
let prev2 = 1; // dp[0]
let prev1 = 1; // dp[1] (s[0]이 '0'이 아님을 위에서 보장)

for (let i = 2; i <= n; i++) {
let cur = 0;
const one = s[i - 1]; // 마지막 한 자리
const two = Number(s.slice(i - 2, i)); // 마지막 두 자리

if (one !== "0") cur += prev1; // 한 자리로 끊기
if (two >= 10 && two <= 26) cur += prev2; // 두 자리로 끊기

prev2 = prev1;
prev1 = cur;
}
return prev1;
}
17 changes: 17 additions & 0 deletions maximum-subarray/Zero-1016.ts

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Greedy, Dynamic Programming
  • 설명: 연속 부분 배열의 합을 한 번에 최대화하는 Kadane 알고리즘으로, 현재 구간의 합과 전체 최댓값을 갱신하는 그리디/동적 프로그래밍의 조합 패턴입니다.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,17 @@
/**
* 시간 복잡도 O(n)
* 공간 복잡도 O(1)
*/
function maxSubArray(nums: number[]): number {
let currentSum = 0;
let maxSum = -Infinity;

for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
let n = nums[i];

currentSum = Math.max(currentSum + n, n);
maxSum = Math.max(maxSum, currentSum);
}

return maxSum;
}
21 changes: 21 additions & 0 deletions number-of-1-bits/Zero-1016.ts

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Bit Manipulation
  • 설명: 두 함수 모두 비트 연산으로 1의 비트 개수를 구한다. 비트마스크와 비트 시프트를 활용하는 대표적 비트 조작 기법으로 분류된다.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,21 @@
/**
* 시간 복잡도 O(N)
* 공간 복잡도 O(N)
*/
function hammingWeight1(n: number): number {
const bitNumber = n.toString(2);
return bitNumber.split("").filter((char) => char === "1").length;
}

/**
* 시간 복잡도 O(N)
* 공간 복잡도 O(1)
*/
function hammingWeight2(n: number): number {

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비트연산자로 하는 풀이 배워갑니다!

let count = 0;
while (n > 0) {
count += n & 1; // 마지막 비트가 1인지 확인
n = n >>> 1; // 우측으로 1비트 시프트 (부호 없는 우측 시프트)
}
return count;
}
34 changes: 34 additions & 0 deletions valid-palindrome/Zero-1016.ts

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Two Pointers, Greedy
  • 설명: 두 포인터(left, right)를 이용해 문자열을 양쪽에서 비교하며 조건에 맞지 않으면 건너뛰고, 같으면 이동하는 방식으로 팰린드롬 여부를 판단한다. 추가로 불필요한 문자 제거를 동반한 최적화로 O(N) 시간, O(1) 공간을 달성한다.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,34 @@
/**
* 시간 복잡도 O(N)
* 공간 복잡도 O(1)
*/
const isNotAlphanumeric = /[^a-zA-Z0-9]/;

function isPalindrome(s: string): boolean {
let leftCursor = 0;
let rightCursor = s.length - 1;

while (leftCursor < rightCursor) {
const currentLeftAlpha = s[leftCursor];
const currentRightAlpha = s[rightCursor];

if (isNotAlphanumeric.test(currentLeftAlpha)) {
leftCursor++;
continue;
}

if (isNotAlphanumeric.test(currentRightAlpha)) {
rightCursor--;
continue;
}

if (currentLeftAlpha.toLowerCase() === currentRightAlpha.toLowerCase()) {
leftCursor++;
rightCursor--;
} else {
return false;
}
}

return true;
}
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